在Spark SQL中,常用的聚合函数主要包括: count(): 计算满足条件的行数 sum(): 计算指定列的总和 avg(): 计算指定列的平均值 min(): 找到指定列的最小值 max(): 找到指定列的最大值 group_concat(): 将多个值连接为字符串 下面,我们将通过代码示例详细说明这些聚合函数的用法。 示例数据集 假设我们有一...
① miss_time为datatime类型,要展示成hh:mm格式,需用到DATE_FORMAT(data_time, 'HH:mm') ② 取时刻且要展示在一行,spark-sql中没有group_concat(),所以要考虑别的,可使用concat_ws(',',a,b,c) concat_ws() 函数是一个用于连接字符串的函数,其中的 ws 代表"with separator"(带分隔符)。 这个函数接受...
groupby是Spark SQL中的一个操作,用于将数据按照指定的列进行分组。通过groupby操作,可以将数据集按照某个列的值进行分组,并对每个分组进行聚合操作,如求和、计数、平均值等。 concat是一个字符串函数,用于将多个字符串连接成一个字符串。在Spark SQL中,concat函数可以用于将多个列的值连接成一个新的列。
这是一个可以在PySpark中使用的函数:import pyspark.sql.functions as Fdef group_concat(col, distinct=False, sep=','): if distinct: collect = F.collect_set(col.cast(...
可能OOM,可自定义每个group里的操作: .rdd.groupBy(row=>row.getAs[Long]("the_key")) .map(pair=>{ valthe_key=pair._1 valtextList=ArrayBuffer[String]() for(row<-pair._2.toArray) { textList.append(row.getAs[String]("text_column")) ...
set("column2")).show()或者df.registerTempTable("tb")valdemo=sqlContext.sql("select concat_ws(...
SPARK SQL替换mysql GROUP_CONCAT聚合函数我有一个包含两个字符串类型列(用户名,朋友)的表,对于每个用户名,我想在一行中收集所有朋友,连接为字符串('username1','friends1,friends2,friends3')。我知道MySql通过GROUP_CONCAT做到这一点,有没有办法用SPARK SQL做到这一点?
spark 1.5 以上可以使用UserDefinedAggregateFunction
concat_ws("_", field1, field2),输出结果将会是:“field1_field2”。 数组元素连接: concat_ws("_", [a,b,c]),输出结果将会是:"a_b_c"。 collect_set: 把聚合的数据组合成一个数组,一般搭配group by 使用。 例如有下表T_course; spark.sql("select name, collect_set(course) as course_set ...